内容简介:LRU是最近最少使用策略的缩写,是根据数据的历史访问记录来进行淘汰数据,其核心思想是“如果数据最近被访问过,那么将来被访问的几率也更高”。将Cache的所有位置都用双链表连接起来,当一个位置被访问(get/put)之后,通过调整链表的指向,将该位置调整到链表头的位置,新加入的Cache直接加到链表头中。这样,在多次操作后,最近被访问(get/put)的,就会被向链表头方向移动,而没有访问的,向链表后方移动,链表尾则表示最近最少使用的Cache。
LRU缓存淘汰算法
LRU是最近最少使用策略的缩写,是根据数据的历史访问记录来进行淘汰数据,其核心思想是“如果数据最近被访问过,那么将来被访问的几率也更高”。
双向链表实现LRU
将Cache的所有位置都用双链表连接起来,当一个位置被访问(get/put)之后,通过调整链表的指向,将该位置调整到链表头的位置,新加入的Cache直接加到链表头中。
这样,在多次操作后,最近被访问(get/put)的,就会被向链表头方向移动,而没有访问的,向链表后方移动,链表尾则表示最近最少使用的Cache。
当达到缓存容量上限时,链表的最后位置就是最少被访问的Cache,我们只需要删除链表最后的Cache便可继续添加新的Cache。
代码实现
type Node struct { Key int Value int pre *Node next *Node } type LRUCache struct { limit int HashMap map[int]*Node head *Node end *Node } func Constructor(capacity int) LRUCache{ lruCache := LRUCache{limit:capacity} lruCache.HashMap = make(map[int]*Node, capacity) return lruCache } func (l *LRUCache) Get(key int) int { if v,ok:= l.HashMap[key];ok { l.refreshNode(v) return v.Value }else { return -1 } } func (l *LRUCache) Put(key int, value int) { if v,ok := l.HashMap[key];!ok{ if len(l.HashMap) >= l.limit{ oldKey := l.removeNode(l.head) delete(l.HashMap, oldKey) } node := Node{Key:key, Value:value} l.addNode(&node) l.HashMap[key] = &node }else { v.Value = value l.refreshNode(v) } } func (l *LRUCache) refreshNode(node *Node){ if node == l.end { return } l.removeNode(node) l.addNode(node) } func (l *LRUCache) removeNode(node *Node) int{ if node == l.end { l.end = l.end.pre }else if node == l.head { l.head = l.head.next }else { node.pre.next = node.next node.next.pre = node.pre } return node.Key } func (l *LRUCache) addNode(node *Node){ if l.end != nil { l.end.next = node node.pre = l.end node.next = nil } l.end = node if l.head == nil { l.head = node } }
以上就是本文的全部内容,希望本文的内容对大家的学习或者工作能带来一定的帮助,也希望大家多多支持 码农网
猜你喜欢:- 缓存的一些问题和一些加密算法【缓存问题】
- 算法 - 06 | 链表(上):如何实现LRU缓存淘汰算法?
- 数据结构与算法 | 如何实现LRU缓存淘汰算法
- 知多一点 LRU 缓存算法
- 聊聊缓存淘汰算法:LRU 实现原理
- 这几个缓存淘汰算法你知道吗?
本站部分资源来源于网络,本站转载出于传递更多信息之目的,版权归原作者或者来源机构所有,如转载稿涉及版权问题,请联系我们。
Developing Large Web Applications
Kyle Loudon / Yahoo Press / 2010-3-15 / USD 34.99
As web applications grow, so do the challenges. These applications need to live up to demanding performance requirements, and be reliable around the clock every day of the year. And they need to withs......一起来看看 《Developing Large Web Applications》 这本书的介绍吧!